Insegnante: Prof. Fabrizio Silvestri
Il corso si prefigge di fornire allo studente le competenze riguardanti le applicazioni più comuni dell'apprendimento automatico (meglio conosciuto come machine learning). Lo studente sarà in grado di riconoscere, dato un problema, il tipo di soluzione più corretta.
Si forniranno le basi teoriche e pratiche che consentiranno di misurare le prestazioni di un sistema basato su apprendimento automatico.
Le principali aree applicative saranno:
processamento del linguaggio naturale;
visione artificiale;
sistemi di raccomandazione.
Artificial Intelligence: A Modern Approach - by Russel & Norvig
Understanding Deep Learning - by Simon J.D. Prince, published by MIT Press
Deep Learning: Foundations and Concepts - By Bishop and Bishop - Springer-Nature New York Inc -
Python Data Science Handbook - by Jake VanderPlas published by O'Reilly
Other material, papers, and colab notebooks shared throughout the lectures
Anche se alcuni testi menzionano il termine Deep Learning nei loro titoli, useremo solamente alcune parti che non trattano il deep learning.